Ang Liquidnet, isang pandaigdigang institutional investment network na pag-aari ng TP ICAP Group, ay kumuha kay James Rubinstein bilang Pinuno ng Execution and Quantitative Services (EQS) para sa Americas.
Si Rubinstein, na nagdadala ng higit sa dalawang dekada ng karanasan sa tungkulin, ay magiging responsable para sa pagtatakda ng estratehikong direksyon at pamunuan ang pagsisikap para sa mga handog na EQS ng Liquidnet sa US at sa Americas.
Ang dating Head of Electronic Equities Product ng BNP Paribas, Americas, ay nakabase sa New York, at mag-uulat kay Rob Laible, Global Head of Equities ng Liquidnet.
Si James Rubinstein, bilang reaksyon sa kanyang appointment, ay nagpahayag ng kumpiyansa sa kakayahan ng kumpanya na magbigay ng institutional liquidity sa mga kliyente nito. “Ang equity franchise ng Liquidnet ay may malaking potensyal. Ang malalim at magkakaibang pool ng institutional pagkatubig
pagkatubig
Ang pagkatubig ay nasa core ng bawat alok ng broker. Ito ay isang pangunahing katangian ng bawat pag-aari sa pananalapi - maging ito ay isang pera, stock, bono, kalakal o real estate. Kung mas likido ang isang asset, mas madali itong ibenta at bilhin sa bukas na merkado. Ang foreign exchange ay itinuturing na pinaka-likido na klase ng asset. Ang mga broker ay maaaring kumuha ng liquidity mula sa isa o maramihang source, at sa gayon ay naghahatid sa kanilang mga kliyente ng sapat na lalim ng market para mapunan ang kanilang mga order. Ang pangunahing katangian ng liquidity ay ang lalim nito, na tutukuyin kung gaano kabilis at gaano kalaki ang isang order na maaaring isagawa sa pamamagitan ng trading platform. Ang pag-unawa sa LiquidityLiquidity ay maaaring panloob o panlabas depende sa laki at sa libro ng broker. Ang mga kumpanyang may sapat na laki at may mga materyal na daloy ng kliyente ay tuloy-tuloy na lumilikha ng sarili nilang mga liquidity pool mula sa daloy ng order ng kanilang mga kliyente, at sa gayon ay isinasaloob ang mga daloy at nakakatipid sa mga gastos upang magpadala ng mga order ng customer sa interbank market. Sa pamamagitan ng paggawa nito gayunpaman inilalantad nila ang kanilang mga sarili upang dalhin ang panganib sa kalakalan. Ang mga tagapagbigay ng likido ay maaaring mga pangunahing broker, prime of primes, ibang mga broker o mismong aklat ng broker. Karaniwang hinahati ang mga broker sa pagitan ng mga internalizing flow at pag-offload ng mga trade ng kanilang mga kliyente sa iba't ibang provider ng liquidity. Sa pangkalahatan, mas gusto ng mga retail broker at ng kanilang mga kliyente ang mas maraming liquid asset na humahantong sa mas mahusay na mga rate ng fill at mas kaunting slippage. Kapag may kakulangan ng liquidity sa isang partikular na market, maaaring mangyari ang slippage – ang order ay isasagawa sa isang presyo na pinakamalapit na makukuha sa hinihiling ng kliyente.
Ang pagkatubig ay nasa core ng bawat alok ng broker. Ito ay isang pangunahing katangian ng bawat pag-aari sa pananalapi - maging ito ay isang pera, stock, bono, kalakal o real estate. Kung mas likido ang isang asset, mas madali itong ibenta at bilhin sa bukas na merkado. Ang foreign exchange ay itinuturing na pinaka-likido na klase ng asset. Ang mga broker ay maaaring kumuha ng liquidity mula sa isa o maramihang source, at sa gayon ay naghahatid sa kanilang mga kliyente ng sapat na lalim ng market para mapunan ang kanilang mga order. Ang pangunahing katangian ng liquidity ay ang lalim nito, na tutukuyin kung gaano kabilis at gaano kalaki ang isang order na maaaring isagawa sa pamamagitan ng trading platform. Ang pag-unawa sa LiquidityLiquidity ay maaaring panloob o panlabas depende sa laki at sa libro ng broker. Ang mga kumpanyang may sapat na laki at may mga materyal na daloy ng kliyente ay tuloy-tuloy na lumilikha ng sarili nilang mga liquidity pool mula sa daloy ng order ng kanilang mga kliyente, at sa gayon ay isinasaloob ang mga daloy at nakakatipid sa mga gastos upang magpadala ng mga order ng customer sa interbank market. Sa pamamagitan ng paggawa nito gayunpaman inilalantad nila ang kanilang mga sarili upang dalhin ang panganib sa kalakalan. Ang mga tagapagbigay ng likido ay maaaring mga pangunahing broker, prime of primes, ibang mga broker o mismong aklat ng broker. Karaniwang hinahati ang mga broker sa pagitan ng mga internalizing flow at pag-offload ng mga trade ng kanilang mga kliyente sa iba't ibang provider ng liquidity. Sa pangkalahatan, mas gusto ng mga retail broker at ng kanilang mga kliyente ang mas maraming liquid asset na humahantong sa mas mahusay na mga rate ng fill at mas kaunting slippage. Kapag may kakulangan ng liquidity sa isang partikular na market, maaaring mangyari ang slippage – ang order ay isasagawa sa isang presyo na pinakamalapit na makukuha sa hinihiling ng kliyente.
Basahin ang Terminong ito, na sinamahan ng teknolohiya, talento at pinagkakatiwalaang tatak nito ay nangangahulugan na kami ay mahusay na nakalagay upang matugunan ang mga umuusbong na pangangailangan ng aming mga Miyembro," sabi niya.
Samantala, inilarawan ni Laible si Rubinstein bilang "isa pang hakbang sa pagpapahusay ng aming pag-aalok ng EQS sa US. Ang kanyang malalim na teknikal na kaalaman at track record ng paghahatid ng mga makabagong, market-driven na mga solusyon ay nakaposisyon sa amin nang maayos upang humimok ng paglago," dagdag ng pinuno ng equities.
Bago sumali sa BNP Paribas, gumugol si Rubinstein ng tatlong taon sa Deutsche Bank bilang Pinuno ng Electronic Equities, Americas. Sa German multinational investment bank, si Rubinstein ay responsable para sa algorithmic development, quantitative research, transaction cost analysis, client consulting at liquidity strategy.
Sumali siya sa Deutsche Bank mula sa UBS kung saan gumugol siya ng labindalawang taon bilang ang Americas Head of Algorithms at analitika
analitika
Maaaring tukuyin ang Analytics bilang ang pagtuklas, pagsusuri, at relay ng mga kinahinatnang pattern sa data. Hinahangad din ng Analytics na ipaliwanag o tumpak na ipakita ang kaugnayan sa pagitan ng data at epektibong paggawa ng desisyon. Sa espasyo ng kalakalan, inilalapat ang analytics sa isang predictive na paraan sa pagtatangkang mas tumpak na hulaan ang presyo. Ang predictive na modelo ng analytics na ito ay karaniwang nagsasangkot ng pagsusuri ng mga makasaysayang pattern ng presyo na ginagamit sa pagtatangkang matukoy ang ilang partikular na resulta ng presyo. Maaari ding balangkasin ang Analytics gamit ang isang mapaglarawang modelo, kung saan sinusubukan ng mga mambabasa na gumuhit ng ugnayan at mas mahusay na pag-unawa sa kung paano at bakit tumutugon ang mga mangangalakal sa isang partikular na hanay ng mga variable. Ang mga mangangalakal kung minsan ay nagpapatupad ng mga teknikal na tagapagpahiwatig tulad ng mga moving average, Bollinger Band, at mga breakpoint na binuo sa makasaysayang data at ginagamit upang mahulaan ang mga paggalaw ng presyo sa hinaharap. Paano Nauugnay ang Analytics sa Algo TradingAngAnalytics ay umaasa sa konsepto ng algorithmic na kalakalan kung saan ang software ay naka-program upang awtomatikong magsenyas at/o magsagawa ng mga order sa pagbili at pagbebenta batay sa isang serye ng mga paunang natukoy na mga kadahilanan. Sa institusyonal na espasyo, ang Algo-trading ay naging lubhang mapagkumpitensya sa paglipas ng mga taon habang ang mga institusyong pangkalakal ay naghahangad na malampasan ang mga kakumpitensya sa pamamagitan ng mga automated system at ang virtual na aplikasyon ng mga estratehiya sa pangangalakal. Ang pagtunaw at pagkalkula ng analytics ay nakikita rin sa umuusbong na larangan ng mataas na dalas. trading, kung saan ang mga supercomputer ay ginagamit upang pag-aralan ang maramihang mga merkado nang sabay-sabay upang makagawa ng malapit-agad na awtomatikong mga desisyon sa kalakalan. Ang mga platform na sumusuporta sa HFT ay may kakayahan na makabuluhang daigin ang mga tao na mangangalakal. Ito ay dahil sa likas na kakayahang makapag-analisa ng malalaking set ng data habang isinasaalang-alang ang hindi mabilang na kabuuan ng mga salik na hindi kayang unawain ng mga tao sa ganoong bilis. Bukod pa rito, nakikita ang analytics na may backtesting. Ang backtesting ay ginagamit ng mga mangangalakal upang subukan ang pagkakapare-pareho at pagiging epektibo ng mga diskarte sa pangangalakal at software-based na mga solusyon sa pangangalakal laban sa makasaysayang data ng presyo. Ang backtesting ay nagsisilbi rin bilang isang mainam na palaruan para sa karagdagang pag-unlad ng high-frequency na kalakalan pati na rin ang pagsusuri sa pagganap ng mga manu-mano o automated na kalakalan. Ang Analytics ay patuloy na magkakaroon ng lalong makabuluhang papel sa pangangalakal habang ang mga umuusbong na teknolohiya at ang pagsulong ng mga aplikasyon sa pangangalakal ay umuusad nang higit sa kakayahan ng tao.
Maaaring tukuyin ang Analytics bilang ang pagtuklas, pagsusuri, at relay ng mga kinahinatnang pattern sa data. Hinahangad din ng Analytics na ipaliwanag o tumpak na ipakita ang kaugnayan sa pagitan ng data at epektibong paggawa ng desisyon. Sa espasyo ng kalakalan, inilalapat ang analytics sa isang predictive na paraan sa pagtatangkang mas tumpak na hulaan ang presyo. Ang predictive na modelo ng analytics na ito ay karaniwang nagsasangkot ng pagsusuri ng mga makasaysayang pattern ng presyo na ginagamit sa pagtatangkang matukoy ang ilang partikular na resulta ng presyo. Maaari ding balangkasin ang Analytics gamit ang isang mapaglarawang modelo, kung saan sinusubukan ng mga mambabasa na gumuhit ng ugnayan at mas mahusay na pag-unawa sa kung paano at bakit tumutugon ang mga mangangalakal sa isang partikular na hanay ng mga variable. Ang mga mangangalakal kung minsan ay nagpapatupad ng mga teknikal na tagapagpahiwatig tulad ng mga moving average, Bollinger Band, at mga breakpoint na binuo sa makasaysayang data at ginagamit upang mahulaan ang mga paggalaw ng presyo sa hinaharap. Paano Nauugnay ang Analytics sa Algo TradingAngAnalytics ay umaasa sa konsepto ng algorithmic na kalakalan kung saan ang software ay naka-program upang awtomatikong magsenyas at/o magsagawa ng mga order sa pagbili at pagbebenta batay sa isang serye ng mga paunang natukoy na mga kadahilanan. Sa institusyonal na espasyo, ang Algo-trading ay naging lubhang mapagkumpitensya sa paglipas ng mga taon habang ang mga institusyong pangkalakal ay naghahangad na malampasan ang mga kakumpitensya sa pamamagitan ng mga automated system at ang virtual na aplikasyon ng mga estratehiya sa pangangalakal. Ang pagtunaw at pagkalkula ng analytics ay nakikita rin sa umuusbong na larangan ng mataas na dalas. trading, kung saan ang mga supercomputer ay ginagamit upang pag-aralan ang maramihang mga merkado nang sabay-sabay upang makagawa ng malapit-agad na awtomatikong mga desisyon sa kalakalan. Ang mga platform na sumusuporta sa HFT ay may kakayahan na makabuluhang daigin ang mga tao na mangangalakal. Ito ay dahil sa likas na kakayahang makapag-analisa ng malalaking set ng data habang isinasaalang-alang ang hindi mabilang na kabuuan ng mga salik na hindi kayang unawain ng mga tao sa ganoong bilis. Bukod pa rito, nakikita ang analytics na may backtesting. Ang backtesting ay ginagamit ng mga mangangalakal upang subukan ang pagkakapare-pareho at pagiging epektibo ng mga diskarte sa pangangalakal at software-based na mga solusyon sa pangangalakal laban sa makasaysayang data ng presyo. Ang backtesting ay nagsisilbi rin bilang isang mainam na palaruan para sa karagdagang pag-unlad ng high-frequency na kalakalan pati na rin ang pagsusuri sa pagganap ng mga manu-mano o automated na kalakalan. Ang Analytics ay patuloy na magkakaroon ng lalong makabuluhang papel sa pangangalakal habang ang mga umuusbong na teknolohiya at ang pagsulong ng mga aplikasyon sa pangangalakal ay umuusad nang higit sa kakayahan ng tao.
Basahin ang Terminong ito.
Pagtuon ng Liquidnet sa Fixed Income
Liquidnet noong Nobyembre noong nakaraang taon kinuha si Nicholas Stephan bilang Global Head of Fixed Income upang linangin ang handog na fixed income ng kumpanya sa pangunahin at pangalawang merkado. Si Stephan ay kinasuhan ng pagsulong ng mga bagong protocol ng kalakalan, pamamahala at pag-access sa Liquidity.
Noong Disyembre, inihayag ng pribadong trading operator na ito ay pagpapahusay sa saklaw ng mga serbisyo nito sa kontinental Europa sa pamamagitan ng pag-deploy ng mga equities at fixed income specialist sa Paris, Madrid, Frankfurt at Copenhagen.
Gayunpaman, mas maaga noong Setyembre, ang kumpanya naglunsad ng protocol na nagpapahintulot sa mga miyembro nito na makipagkalakalan ng mga bagong isyu sa mga merkado ng bono sa buong Europa at Estados Unidos.
Ang Liquidnet, isang pandaigdigang institutional investment network na pag-aari ng TP ICAP Group, ay kumuha kay James Rubinstein bilang Pinuno ng Execution and Quantitative Services (EQS) para sa Americas.
Si Rubinstein, na nagdadala ng higit sa dalawang dekada ng karanasan sa tungkulin, ay magiging responsable para sa pagtatakda ng estratehikong direksyon at pamunuan ang pagsisikap para sa mga handog na EQS ng Liquidnet sa US at sa Americas.
Ang dating Head of Electronic Equities Product ng BNP Paribas, Americas, ay nakabase sa New York, at mag-uulat kay Rob Laible, Global Head of Equities ng Liquidnet.
Si James Rubinstein, bilang reaksyon sa kanyang appointment, ay nagpahayag ng kumpiyansa sa kakayahan ng kumpanya na magbigay ng institutional liquidity sa mga kliyente nito. “Ang equity franchise ng Liquidnet ay may malaking potensyal. Ang malalim at magkakaibang pool ng institutional pagkatubig
pagkatubig
Ang pagkatubig ay nasa core ng bawat alok ng broker. Ito ay isang pangunahing katangian ng bawat pag-aari sa pananalapi - maging ito ay isang pera, stock, bono, kalakal o real estate. Kung mas likido ang isang asset, mas madali itong ibenta at bilhin sa bukas na merkado. Ang foreign exchange ay itinuturing na pinaka-likido na klase ng asset. Ang mga broker ay maaaring kumuha ng liquidity mula sa isa o maramihang source, at sa gayon ay naghahatid sa kanilang mga kliyente ng sapat na lalim ng market para mapunan ang kanilang mga order. Ang pangunahing katangian ng liquidity ay ang lalim nito, na tutukuyin kung gaano kabilis at gaano kalaki ang isang order na maaaring isagawa sa pamamagitan ng trading platform. Ang pag-unawa sa LiquidityLiquidity ay maaaring panloob o panlabas depende sa laki at sa libro ng broker. Ang mga kumpanyang may sapat na laki at may mga materyal na daloy ng kliyente ay tuloy-tuloy na lumilikha ng sarili nilang mga liquidity pool mula sa daloy ng order ng kanilang mga kliyente, at sa gayon ay isinasaloob ang mga daloy at nakakatipid sa mga gastos upang magpadala ng mga order ng customer sa interbank market. Sa pamamagitan ng paggawa nito gayunpaman inilalantad nila ang kanilang mga sarili upang dalhin ang panganib sa kalakalan. Ang mga tagapagbigay ng likido ay maaaring mga pangunahing broker, prime of primes, ibang mga broker o mismong aklat ng broker. Karaniwang hinahati ang mga broker sa pagitan ng mga internalizing flow at pag-offload ng mga trade ng kanilang mga kliyente sa iba't ibang provider ng liquidity. Sa pangkalahatan, mas gusto ng mga retail broker at ng kanilang mga kliyente ang mas maraming liquid asset na humahantong sa mas mahusay na mga rate ng fill at mas kaunting slippage. Kapag may kakulangan ng liquidity sa isang partikular na market, maaaring mangyari ang slippage – ang order ay isasagawa sa isang presyo na pinakamalapit na makukuha sa hinihiling ng kliyente.
Ang pagkatubig ay nasa core ng bawat alok ng broker. Ito ay isang pangunahing katangian ng bawat pag-aari sa pananalapi - maging ito ay isang pera, stock, bono, kalakal o real estate. Kung mas likido ang isang asset, mas madali itong ibenta at bilhin sa bukas na merkado. Ang foreign exchange ay itinuturing na pinaka-likido na klase ng asset. Ang mga broker ay maaaring kumuha ng liquidity mula sa isa o maramihang source, at sa gayon ay naghahatid sa kanilang mga kliyente ng sapat na lalim ng market para mapunan ang kanilang mga order. Ang pangunahing katangian ng liquidity ay ang lalim nito, na tutukuyin kung gaano kabilis at gaano kalaki ang isang order na maaaring isagawa sa pamamagitan ng trading platform. Ang pag-unawa sa LiquidityLiquidity ay maaaring panloob o panlabas depende sa laki at sa libro ng broker. Ang mga kumpanyang may sapat na laki at may mga materyal na daloy ng kliyente ay tuloy-tuloy na lumilikha ng sarili nilang mga liquidity pool mula sa daloy ng order ng kanilang mga kliyente, at sa gayon ay isinasaloob ang mga daloy at nakakatipid sa mga gastos upang magpadala ng mga order ng customer sa interbank market. Sa pamamagitan ng paggawa nito gayunpaman inilalantad nila ang kanilang mga sarili upang dalhin ang panganib sa kalakalan. Ang mga tagapagbigay ng likido ay maaaring mga pangunahing broker, prime of primes, ibang mga broker o mismong aklat ng broker. Karaniwang hinahati ang mga broker sa pagitan ng mga internalizing flow at pag-offload ng mga trade ng kanilang mga kliyente sa iba't ibang provider ng liquidity. Sa pangkalahatan, mas gusto ng mga retail broker at ng kanilang mga kliyente ang mas maraming liquid asset na humahantong sa mas mahusay na mga rate ng fill at mas kaunting slippage. Kapag may kakulangan ng liquidity sa isang partikular na market, maaaring mangyari ang slippage – ang order ay isasagawa sa isang presyo na pinakamalapit na makukuha sa hinihiling ng kliyente.
Basahin ang Terminong ito, na sinamahan ng teknolohiya, talento at pinagkakatiwalaang tatak nito ay nangangahulugan na kami ay mahusay na nakalagay upang matugunan ang mga umuusbong na pangangailangan ng aming mga Miyembro," sabi niya.
Samantala, inilarawan ni Laible si Rubinstein bilang "isa pang hakbang sa pagpapahusay ng aming pag-aalok ng EQS sa US. Ang kanyang malalim na teknikal na kaalaman at track record ng paghahatid ng mga makabagong, market-driven na mga solusyon ay nakaposisyon sa amin nang maayos upang humimok ng paglago," dagdag ng pinuno ng equities.
Bago sumali sa BNP Paribas, gumugol si Rubinstein ng tatlong taon sa Deutsche Bank bilang Pinuno ng Electronic Equities, Americas. Sa German multinational investment bank, si Rubinstein ay responsable para sa algorithmic development, quantitative research, transaction cost analysis, client consulting at liquidity strategy.
Sumali siya sa Deutsche Bank mula sa UBS kung saan gumugol siya ng labindalawang taon bilang ang Americas Head of Algorithms at analitika
analitika
Maaaring tukuyin ang Analytics bilang ang pagtuklas, pagsusuri, at relay ng mga kinahinatnang pattern sa data. Hinahangad din ng Analytics na ipaliwanag o tumpak na ipakita ang kaugnayan sa pagitan ng data at epektibong paggawa ng desisyon. Sa espasyo ng kalakalan, inilalapat ang analytics sa isang predictive na paraan sa pagtatangkang mas tumpak na hulaan ang presyo. Ang predictive na modelo ng analytics na ito ay karaniwang nagsasangkot ng pagsusuri ng mga makasaysayang pattern ng presyo na ginagamit sa pagtatangkang matukoy ang ilang partikular na resulta ng presyo. Maaari ding balangkasin ang Analytics gamit ang isang mapaglarawang modelo, kung saan sinusubukan ng mga mambabasa na gumuhit ng ugnayan at mas mahusay na pag-unawa sa kung paano at bakit tumutugon ang mga mangangalakal sa isang partikular na hanay ng mga variable. Ang mga mangangalakal kung minsan ay nagpapatupad ng mga teknikal na tagapagpahiwatig tulad ng mga moving average, Bollinger Band, at mga breakpoint na binuo sa makasaysayang data at ginagamit upang mahulaan ang mga paggalaw ng presyo sa hinaharap. Paano Nauugnay ang Analytics sa Algo TradingAngAnalytics ay umaasa sa konsepto ng algorithmic na kalakalan kung saan ang software ay naka-program upang awtomatikong magsenyas at/o magsagawa ng mga order sa pagbili at pagbebenta batay sa isang serye ng mga paunang natukoy na mga kadahilanan. Sa institusyonal na espasyo, ang Algo-trading ay naging lubhang mapagkumpitensya sa paglipas ng mga taon habang ang mga institusyong pangkalakal ay naghahangad na malampasan ang mga kakumpitensya sa pamamagitan ng mga automated system at ang virtual na aplikasyon ng mga estratehiya sa pangangalakal. Ang pagtunaw at pagkalkula ng analytics ay nakikita rin sa umuusbong na larangan ng mataas na dalas. trading, kung saan ang mga supercomputer ay ginagamit upang pag-aralan ang maramihang mga merkado nang sabay-sabay upang makagawa ng malapit-agad na awtomatikong mga desisyon sa kalakalan. Ang mga platform na sumusuporta sa HFT ay may kakayahan na makabuluhang daigin ang mga tao na mangangalakal. Ito ay dahil sa likas na kakayahang makapag-analisa ng malalaking set ng data habang isinasaalang-alang ang hindi mabilang na kabuuan ng mga salik na hindi kayang unawain ng mga tao sa ganoong bilis. Bukod pa rito, nakikita ang analytics na may backtesting. Ang backtesting ay ginagamit ng mga mangangalakal upang subukan ang pagkakapare-pareho at pagiging epektibo ng mga diskarte sa pangangalakal at software-based na mga solusyon sa pangangalakal laban sa makasaysayang data ng presyo. Ang backtesting ay nagsisilbi rin bilang isang mainam na palaruan para sa karagdagang pag-unlad ng high-frequency na kalakalan pati na rin ang pagsusuri sa pagganap ng mga manu-mano o automated na kalakalan. Ang Analytics ay patuloy na magkakaroon ng lalong makabuluhang papel sa pangangalakal habang ang mga umuusbong na teknolohiya at ang pagsulong ng mga aplikasyon sa pangangalakal ay umuusad nang higit sa kakayahan ng tao.
Maaaring tukuyin ang Analytics bilang ang pagtuklas, pagsusuri, at relay ng mga kinahinatnang pattern sa data. Hinahangad din ng Analytics na ipaliwanag o tumpak na ipakita ang kaugnayan sa pagitan ng data at epektibong paggawa ng desisyon. Sa espasyo ng kalakalan, inilalapat ang analytics sa isang predictive na paraan sa pagtatangkang mas tumpak na hulaan ang presyo. Ang predictive na modelo ng analytics na ito ay karaniwang nagsasangkot ng pagsusuri ng mga makasaysayang pattern ng presyo na ginagamit sa pagtatangkang matukoy ang ilang partikular na resulta ng presyo. Maaari ding balangkasin ang Analytics gamit ang isang mapaglarawang modelo, kung saan sinusubukan ng mga mambabasa na gumuhit ng ugnayan at mas mahusay na pag-unawa sa kung paano at bakit tumutugon ang mga mangangalakal sa isang partikular na hanay ng mga variable. Ang mga mangangalakal kung minsan ay nagpapatupad ng mga teknikal na tagapagpahiwatig tulad ng mga moving average, Bollinger Band, at mga breakpoint na binuo sa makasaysayang data at ginagamit upang mahulaan ang mga paggalaw ng presyo sa hinaharap. Paano Nauugnay ang Analytics sa Algo TradingAngAnalytics ay umaasa sa konsepto ng algorithmic na kalakalan kung saan ang software ay naka-program upang awtomatikong magsenyas at/o magsagawa ng mga order sa pagbili at pagbebenta batay sa isang serye ng mga paunang natukoy na mga kadahilanan. Sa institusyonal na espasyo, ang Algo-trading ay naging lubhang mapagkumpitensya sa paglipas ng mga taon habang ang mga institusyong pangkalakal ay naghahangad na malampasan ang mga kakumpitensya sa pamamagitan ng mga automated system at ang virtual na aplikasyon ng mga estratehiya sa pangangalakal. Ang pagtunaw at pagkalkula ng analytics ay nakikita rin sa umuusbong na larangan ng mataas na dalas. trading, kung saan ang mga supercomputer ay ginagamit upang pag-aralan ang maramihang mga merkado nang sabay-sabay upang makagawa ng malapit-agad na awtomatikong mga desisyon sa kalakalan. Ang mga platform na sumusuporta sa HFT ay may kakayahan na makabuluhang daigin ang mga tao na mangangalakal. Ito ay dahil sa likas na kakayahang makapag-analisa ng malalaking set ng data habang isinasaalang-alang ang hindi mabilang na kabuuan ng mga salik na hindi kayang unawain ng mga tao sa ganoong bilis. Bukod pa rito, nakikita ang analytics na may backtesting. Ang backtesting ay ginagamit ng mga mangangalakal upang subukan ang pagkakapare-pareho at pagiging epektibo ng mga diskarte sa pangangalakal at software-based na mga solusyon sa pangangalakal laban sa makasaysayang data ng presyo. Ang backtesting ay nagsisilbi rin bilang isang mainam na palaruan para sa karagdagang pag-unlad ng high-frequency na kalakalan pati na rin ang pagsusuri sa pagganap ng mga manu-mano o automated na kalakalan. Ang Analytics ay patuloy na magkakaroon ng lalong makabuluhang papel sa pangangalakal habang ang mga umuusbong na teknolohiya at ang pagsulong ng mga aplikasyon sa pangangalakal ay umuusad nang higit sa kakayahan ng tao.
Basahin ang Terminong ito.
Pagtuon ng Liquidnet sa Fixed Income
Liquidnet noong Nobyembre noong nakaraang taon kinuha si Nicholas Stephan bilang Global Head of Fixed Income upang linangin ang handog na fixed income ng kumpanya sa pangunahin at pangalawang merkado. Si Stephan ay kinasuhan ng pagsulong ng mga bagong protocol ng kalakalan, pamamahala at pag-access sa Liquidity.
Noong Disyembre, inihayag ng pribadong trading operator na ito ay pagpapahusay sa saklaw ng mga serbisyo nito sa kontinental Europa sa pamamagitan ng pag-deploy ng mga equities at fixed income specialist sa Paris, Madrid, Frankfurt at Copenhagen.
Gayunpaman, mas maaga noong Setyembre, ang kumpanya naglunsad ng protocol na nagpapahintulot sa mga miyembro nito na makipagkalakalan ng mga bagong isyu sa mga merkado ng bono sa buong Europa at Estados Unidos.
Pinagmulan: https://www.financemagnates.com/executives/liquidnet-taps-james-rubinstein-to-enhance-eqs-offerings-in-us-americas/